분석은 조직이 작업 현장에서 생성된 방대한 양의 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원함으로써 제조 실행 시스템 ( MES ) 에서 중요한 역할을 합니다 . MES 에서 분석을 효과적으로 활용하려면 데이터 수집, 저장, 다른 시스템(예: ERP, CRM)과의 통합을 포함한 데이터 전략을 마련하는 것이 필수적입니다. 또한 조직은 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 올바른 분석 도구와 인재에 투자해야 합니다. 궁극적으로 목표는 분석을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 추진하고 운영 효율성을 개선하며 전반적인 제조 성능을 향상시키는 것입니다.
다음은 MES 에서 분석을 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 보여주는 몇 가지 예입니다 .
KPI 추적, 근본 원인 분석 및 지속적인 개선
제조 실행 분석을 통해 핵심 성과 지표(KPI)를 실시간으로 추적할 수 있으므로 제조업체는 생산 효율성, 품질, 가동 중지 시간 및 기타 중요한 지표를 모니터링할 수 있습니다. 과거 추세 분석은 패턴과 이상 징후를 식별하여 사전 예방적인 의사 결정과 프로세스 개선을 지원합니다. 문제나 결함이 발생하면 분석을 사용하여 과거 데이터와 프로세스 변수를 조사하여 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다. 근본 원인을 식별하면 향후 유사한 문제를 예방하기 위한 시정 조치를 구현하는 데 도움이 됩니다. 분석은 프로세스 최적화 영역에 대한 데이터 기반 통찰력을 제공하여 지속적인 개선 이니셔티브를 지원합니다. 제조업체는 이러한 통찰력을 사용하여 Lean Six Sigma 및 기타 개선 방법론을 구현할 수 있습니다.
예측 유지보수 및 품질 관리
분석을 통해 센서 판독값, 유지 관리 내역 기록 등 기계 데이터를 분석하여 장비가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 예정된 유지 관리가 가능하고 계획되지 않은 가동 중지 시간이 최소화되며 수리 비용이 절감됩니다. 분석을 통해 품질 데이터를 지속적으로 모니터링하고 확립된 품질 표준과의 편차를 감지할 수 있습니다. 결함을 방지하고 제품이 품질 사양을 충족하는지 확인하기 위해 실시간 경고가 생성될 수 있습니다.
에너지 효율
분석을 통해 제조 공정 전체의 에너지 소비를 추적하고 에너지 사용량을 줄일 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다. 이는 비용 절감과 환경 지속 가능성 향상으로 이어질 수 있습니다.
수요 예측 및 공급망 최적화
MES 분석은 수요 예측을 생산 계획에 통합하여 생산이 고객 수요에 부합하도록 보장할 수 있습니다. 이를 통해 과잉 재고와 재고 부족을 줄일 수 있습니다. MES 분석은 공급업체 리드 타임, 자재 가용성 및 재고 수준을 포함한 공급망 성과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 조달, 재고 관리 및 공급업체 관계를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
이에 대한 한 가지 예는 가금류 공급망을 위해 Python으로 개발한 공급망 전체 시뮬레이션 및 제어 논리 최적화입니다. 해당 예는 여기에서 찾을 수 있습니다.
MES 의 분석 코어는 공급망 전체의 최적화 수단을 최대한 많이 통합하고 의사 결정 시 이를 고려해야 합니다.
생산 일정
고급 분석은 기계 가용성, 노동 자원, 자재 가용성, 주문 우선순위 등 다양한 요소를 고려하여 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 자원 할당과 적시 주문 배송이 보장됩니다. 스케줄링 문제는 해결하기 어려울 수 있으며, 기존 해결자가 합리적인 시간 내에 문제를 해결할 수 없는 경우 휴리스틱이 적용될 수 있습니다. 저는 이 블로그 에서 다양한 소규모 스케줄링 예시를 공유했으며 , 이에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽어보세요.
- 링크 : 잡샵 스케줄링 문제
- 링크 : 최적화된 SCM 용량 스케줄링
- 링크 : 유전 작업장 기계 작업 스케줄링
- 링크 : SAP ERP 시스템의 생산 스케줄링
- 링크 : 마스터 생산 스케줄링을 통한 최적화
규제 준수
엄격한 규제 요구 사항이 있는 산업의 경우 MES 분석을 통해 제조 프로세스, 품질 관리 및 제품 추적과 관련된 데이터를 추적하고 보고하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
맞춤형 대시보드, 보고 및 비용 분석
MES 분석은 사용자가 자신의 역할 및 목표와 가장 관련성이 높은 방식으로 데이터를 시각화할 수 있도록 사용자 정의 가능한 대시보드 및 보고 도구를 제공하는 경우가 많습니다. 분석은 노동, 자재, 에너지를 포함한 생산 비용을 분석하여 제조업체가 비용 절감 기회를 식별할 수 있도록 지원합니다.
최적화 및 시뮬레이션을 전문으로하는 산업 엔지니어 (R, Python, SQL, VBA)
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